?url_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rft.title=IMPLEMENTASI+ALGORITMA+DEEP+LEARNING+UNTUK+MEMPREDIKSI+KUALITAS+UDARA+DI+PROVINSI+LAMPUNG&rft.creator=Bagus+Wahyu%2C+Pratomo&rft.subject=004+Pemrosesan+data+dan+ilmu+komputer&rft.subject=005+Pemrograman+komputer%2C+program+dan+data&rft.description=Polusi+udara+ambien+berdampak+buruk+pada+kesehatan+manusia.+Indeks+Kualitas+Udara+(AQI)+digunakan+untuk+menilai+kualitas+udara.+Analisis+di+15+kota%2Fkabupaten+Provinsi+Lampung+menunjukkan+AQI+rata-rata+tertinggi+berada+di+daerah+pinggiran+kota%2C+menjadikannya+pilihan+data+utama+untuk+melatih+model+deep+learning.+Fitur+PM2.5+dan+PM10+ditemukan+memiliki+korelasi+kuat+dengan+AQI%2C+sehingga+digunakan+dalam+prediksi+AQI.+Model+RNN%2C+LSTM%2C+dan+GRU+dengan+konfigurasi+sederhana+mencapai+akurasi+tinggi%2C+dengan+LSTM+menunjukkan+performa+terbaik+(R%C2%B2+%3D+0%2C9360%3B+MSE+%3D+0%2C0011).+Model+yang+dilatih+konsisten+dengan+indeks+klasifikasi+aktual+dari+Weatherbit.io%2C+meski+akurasi+untuk+daerah+pinggiran+kota+lebih+rendah+dibanding+daerah+perkotaan.+Studi+ini+menegaskan+bahwa+data+historis+dengan+dua+fitur+polutan+efektif+memprediksi+kualitas+udara+dan+mendukung+mitigasi+polusi+melalui+pengoptimalan+model.++%0D%0AKata+Kunci%3A+Polusi+Udara%2C+Indeks+Kualitas+Udara%2C+Deep+Learning%2C+RNN%2C+LSTM%2C+GRU%2C+PM2.5%2C+PM10%0D%0A&rft.publisher=FAKULTAS+TEKNIK+&rft.date=2024-12-13&rft.type=Skripsi&rft.type=NonPeerReviewed&rft.format=text&rft.identifier=http%3A%2F%2Fdigilib.unila.ac.id%2F81089%2F1%2FABSTRAK.pdf&rft.format=text&rft.identifier=http%3A%2F%2Fdigilib.unila.ac.id%2F81089%2F2%2FSKRIPSI%2520FULL.pdf&rft.format=text&rft.identifier=http%3A%2F%2Fdigilib.unila.ac.id%2F81089%2F15%2FSKRIPSI%2520TANPA%2520BAB%2520PEMBAHASAN.pdf&rft.identifier=++Bagus+Wahyu%2C+Pratomo++(2024)+IMPLEMENTASI+ALGORITMA+DEEP+LEARNING+UNTUK+MEMPREDIKSI+KUALITAS+UDARA+DI+PROVINSI+LAMPUNG.++FAKULTAS+TEKNIK+%2C+UNIVERSITAS+LAMPUNG.+++++&rft.relation=http%3A%2F%2Fdigilib.unila.ac.id%2F81089%2F